转一篇关于Asyncio的资源帖。基本涵盖了基于Asyncio的Python生态，非常适合用Python编写高性能服务。可以和之前转的驹神的文章结合看。 Awesome-Asyncio-CN Awesome-Asyncio-CN Awesome-Asyncio-CN Github 网址 Python Asyncio 精选资源列表，囊括了网络框架，库，软件等资源 Awesome-asyncio 是 Timo Furrer 发起并维护的 Python Asyncio 资源列表。 aioftp - 基于 Asyncio 的 ftp 服务。 aiodns - 简单的 Asyncio DNS 服务解析器。 Asyncio 精编简介 - 生成器，协程，原生协程及 async/await。 异步窥探 - 非常好的一篇文章，列出了哪些用例应该使用 Asyncio ，哪些用例无需使用 Asyncio。
asyncio asyncio是python3.4版本引入的标准库，直接内置了对异步IO的支持。 asyncio的编程模型就是一个消息循环。 用asyncio实现HelloWorld的代码如下: import asyncio @asyncio.coroutine def hello(): print('Hello,World!') r = yield from asyncio.sleep(1) print('Hello,again') loop =asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete 由于asyncio.sleep()也是一个coroutine，所以线程不会等待asyncio.sleep()，而是直接中断并执行下一个消息循环。 我们用Task装两个coroutine试试: import threading import asyncio @asyncio.coroutine def hello(): print('Hello
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image.png @asyncio.coroutine
一、asyncio之—-入门初探 通过上一篇关于asyncio的整体介绍，看过之后基本对asyncio就有一个基本认识，如果是感兴趣的小伙伴相信也会尝试写一些小代码尝试用了，那么这篇文章会通过一个简单的爬虫程序 aiohttp.readthedocs.io/en/stable/ 下面我们看具体的代码实现，这个代码主要就是爬取其中一个连接下的所有评论，如果不传递id的情况，默认就是爬取id为8863的评论 import asyncio ：https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html#asyncio.gather 并且在上面的使用中我们也用到了递归，你可能感觉还挺简单的，代码看着和我们平时的写的阻塞式的代码好像区别也不是特别大 /3/library/asyncio-task.html#asyncio.create_task 这里明确说明了： asyncio.create_task(coro) Wrap the coro coroutine 也没有那么难，貌似还挺好用的，那么我们接着最后一部分 三、asyncio之—-华山论剑 通过上面的代码的不断改进, 我们也渐渐更加熟悉asyncio 的用法,但是相对来说还是太简单，因为到目前为止，我们都在爬取一个
环境准备 aiohttp 用于 asyncio 和 Python 的异步 HTTP 客户端/服务器。 使用pip安装对应的包。 + aiohttp 并发请求 import asyncio from aiohttp import ClientSession import time async def bai_du(url): asyncio.run 需注意的是这里使用 asyncio.run(main()) 会报错RuntimeError: Event loop is closed Exception ignored in: ))改成 # asyncio.run(main()) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(main()) 注意原因是asyncio.run _del报错, 而asyncio.run_until_complete()不会. 详情参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/365815189
一、使用 asyncio 总结 最近在公司的一些项目中开始慢慢使用python 的asyncio, 使用的过程中也是各种踩坑，遇到的问题也不少，其中有一次是内存的问题，自己也整理了遇到的问题以及解决方法详细内容看 ：https://www.syncd.cn/article/memory_trouble 在前面整理的三篇asyncio文章中，也都是使用asyncio的一些方法，但是在实际项目中使用还是避免不了碰到问题 import asyncio from asyncio import Queue import uuid from asyncio import Lock from asyncio import CancelledError ://www.syncd.cn/article/asyncio_article_01 https://www.syncd.cn/article/asyncio_article_02 https://www.syncd.cn /article/asyncio_article_03
(asyncio.wait(tasks)) loop.close() python3 task.py Asyncio.Task: Compute factorial(2) Asyncio.Task Asyncio.Task: Compute fibonacci (1) Asyncio.Task: Compute binomialCoeff (2) Asyncio.Task: Compute factorial(4) Asyncio.Task: Compute fibonacci (2) Asyncio.Task: Compute binomialCoeff (3) Asyncio.Task (5) Asyncio.Task: Compute factorial(7) Asyncio.Task: Compute fibonacci (5) Asyncio.Task: Compute Asyncio.Task: Compute binomialCoeff (8) Asyncio.Task: Compute factorial(10) Asyncio.Task: Compute
python3提供了协程专用的关键字async await, 还提供了asyncio库, 来进行异步非阻塞的io操作 异步非阻塞的io操作? 想要从原理开始理解的话, 推荐tornado的文档 我为何使用asyncio来代替传统线程进行io操作? 由于时间主要耗费在io操作上, 其他操作并发需求不大. 不用规定并行多少, 比较方便稳定. 熟悉tornado工作原理 举例 并行访问某网页十次 import asyncio import requests loop = asyncio.get_event_loop() async def t (*[t() for i in range(10)])) 上面这几行代码就可以完成这些操作了. loop = asyncio.get_event_loop() 协程本身并不具备并行能力, 但是有了这个事件 api封装一下(感觉很像threading), 我之所以再封装一次get, 是因为run_in_executor传参数比较坑, 不支持**kwargs loop.run_until_complete(asyncio.gather
一、概述 asyncio 是用来编写 并发 代码的库，使用 async/await 语法。 asyncio 被用作多个提供高性能 Python 异步框架的基础，包括网络和网站服务，数据库连接库，分布式任务队列等等。 asyncio 往往是构建 IO 密集型和高层级 结构化 网络代码的最佳选择。 asyncio 提供一组 高层级 API 用于: 并发地 运行 Python 协程 并对其执行过程实现完全控制; 执行 网络 IO 和 IPC; 控制 子进程; 通过 队列 实现分布式任务; 同步 并发代码 注意：subprocess模块，是调用asyncio.create_subprocess_exec，它返回一个asyncio生成器对象。
一、介绍 asyncio 是python3.4 引入的一个新的并发模块，主要通过使用coroutines 和 futures 来让我们更容易的去实现异步的功能，并且几乎和写同步代码一样的写代码，还没有烦人的回调 在2018年6月 3.7的更新中针对asyncio的api进行了一些升级，主要是关于task的管理以及 event loops 方面。后面会把3.7的增加的新特性专门整理一篇文章。 我们先通过下面的一个例子理解： import asyncio async def foo(): print("running in foo") await asyncio.sleep(0 ("back bar") async def main(): tasks = [foo(), bar()] await asyncio.gather(*tasks) asyncio.run 相对来说现在各个公司实际线上用asyncio的应该不多，也希望更多的小伙伴来相互交流，分享这个python以及python异步相关心得。
，等待event loop执行 使用 asyncio.run 函数运行协程程序，协程函数作为参数传入 解析协程运行时 import asyncio import time async def a(): async def main(): task1 = asyncio.create_task(a()) task2 = asyncio.create_task(b()) print 上面的代码也可以这样写，将15到21行换成一行await asyncio.gather(a(), b())也能实现类似的效果，await asyncio.gather 会并发运行传入的可等待对象（Coroutine (1) async def main(): queue = asyncio.Queue() consumer_1 = asyncio.create_task(consumer(queue #module-asyncio 深入理解asyncio（一） 揭密Python协程
uWSGI 和 asyncio uWSGI 从 2.0.4 开始，实验性地支持 asyncio，也就是说，uWSGI 可以启动一个 asyncio 的主循环，然后在它里面（通过 call_later）来调用 怎么这里跟显式的 asyncio 混在了一起呢？为什么不直接用 asyncio 自己的异步切换方式——coroutine 呢？ : @asyncio.coroutine def get(self, request): yield from asyncio.sleep(1) return 用 asyncio.Future 对象搞定！创建一个，备用 _wrapper 必须得立即执行，所以用 asyncio.Task 包一下，跑起 异步切换！ 它又能不能跟 asyncio 实现完美的配合呢？
也就是asyncio模块。除了asyncio模块，python在高并发这一问题还提出了另外一些解决方案，例如tornado和gevent都实现了类似的功能。由此，在方案选择上提供了更多的可能性。 以下是threading模块和asyncio模块对比测试实验。asyncio模块的具体使用，我希望自己在另一篇文章再写。 二、asyncio模块 asyncio模块 密集运算测试（线程安全！不存在争夺资源问题），所以协程在密集运算和IO并发上都有很强的支持。 (coroutine)) loop = asyncio.get_event_loop() #创建事件循环 loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks 由此，asyncio在高并发的情况下具有比较大的优势，并且在资源的保护上也做得比threading要好。
image.png asyncio asyncio是Python 3.4版本引入的标准库，直接内置了对异步IO的支持。 asyncio 是用来编写 并发 代码的库，使用 async/await 语法。 asyncio 往往是构建 IO 密集型和高层级 结构化 网络代码的最佳选择。 asyncio 提供一组 API 用于: 并发地运行Python协程并对其执行过程实现完全控制 执行 网络 IO 和 IPC 控制子进程 通过队列实现分布式任务 同步并发代码; 使用介绍 关于asyncio Ｏ（∩＿∩）Ｏ 参考 asyncio asyncio API
而Asyncio的一个重要的PEP525（加入了async/await语法)，是2016.7.28出台的。也就是说，在PEP525之后，本文作者决定学习一下Asyncio，但是却觉得是一个大坑。 不过重要的是，库代码不能控制政策，asyncio也没有理由和线程扯上关系。 其次，asyncio并没有要求事件循环通过政策来绑定上下文。事件循环完全可以在一个隔离环境中良好地运行。 包括asyncio.futures.Future和concurrent.futures.Future。它们不是同时诞生的，但是可以同时在asyncio中使用。 例如,asyncio.run_coroutine_threadsafe()会将一个协程下方到另一个线程的事件循环中，并返回一个concurrent.futures.Future，而不是一个asyncio.futures.Future 如何使用Asyncio 现在我们粗略的理解了asyncio，另外我找到一些人们编写asyncio代码的常见模式: 将loop传入所有的协程。社区中相当一部分的人都是这么做的。
然而在IO密集型的网络编程里，异步处理比同步处理能提升成百上千倍的效率，弥补了python性能方面的短板. asyncio是做什么的? 现在的asyncio，有了很多的模块已经在支持：aiohttp,aiodns,aioredis等等.asyncio是python3.4版本引入到标准库，python2x没有加这个库. 官网对于asyncio的描述: Asynchronous I/O(异步 I/O)。 asyncio 模块非常容易和方便的执行并发任务, 并且可以实现创建、取消等管理任务。 future: 代表将来执行或没有执行的任务的结果。 ·异步代码： import time import asyncio # 定义异步函数 通过async关键字定义一个协程（coroutine） async def hello(): asyncio.sleep
（一）asyncio 1、asyncio 用async 修饰词来声明异步函数 2、asyncio.create_task(异步函数)来创建任务 3、通过await asyncio.gather(任务)来执行任务 4、通过asyncio.run(函数)来触发运行 5、一个比较好的方式是asyncio.run(main())作为程序入口，在程序运行周期内，只调用一次asyncio.run() 例如：请求5次这个url 1 import datetime 2 3 import asyncio 4 import aiohttp 5 6 header = { 7 "User-Agent":"Mozilla (fetch_content(url)) for url in urls] 23 pages = await asyncio.gather(*tasks) #*表示解包列表，解包字典则用2个星号 ** 24 25 26 start_time = datetime.datetime.now() 27 print(start_time) 28 asyncio.run(main()) 29 end_time
，所以 await asyncio.sleep(x) 就是等待另一个协程。 运行协程 调用协程函数，协程并不会开始运行，只是返回一个协程对象，可以通过 asyncio.iscoroutine 来验证： print(asyncio.iscoroutine(do_some_work 所以，我们可以写得更明显一些： loop.run_until_complete(asyncio.ensure_future(do_some_work(3))) 完整代码： import asyncio gather vs. wait asyncio.gather 和 asyncio.wait 功能相似。 StackOverflow 的讨论：Asyncio.gather vs asyncio.wait。
使用 asyncio 和 aiohttp 下载 3. 避免阻塞型调用 4. 使用 asyncio.as_completed 5. 使用Executor对象，防止阻塞事件循环 6. 的协程要由调用方驱动，并由调用方通过 yield from 调用（语法过时了，新版的用 async / await ） 或者把协程传给 asyncio 包中的某个函数 一篇博文参考：https:// 使用 asyncio 和 aiohttp 下载 import time import sys import os import asyncio import aiohttp POP20_CC = (' () todo = [download_one(cc) for cc in sorted(cc_list)] # 协程对象 wait_coro = asyncio.wait(todo) 使用 asyncio.as_completed import collections import time import sys import os import asyncio from http
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